Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. July 2023 (version 1.81) Update 1.81.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the July 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights i

Python／Jupyter拡張機能2023年8月版では、Python拡張機能のソースリポジトリにコントリビュータ向け開発コンテナDev Containerが追加され、GitHub CodespacesでPython拡張機能リポジトリを開いて、インストール作業などを行うことなくPython拡張機能の開発やテストに取り組めるようになった。 Dev Containerでは、プリビルドが有効になっており、開発コンテナが即座にロードされ、Python 3.7／3.8／3.9／3.10／3.11がプリインストールされているため、pyenvでPythonバージョンを切り替えられる。また、PylanceやBlackフォーマッタ拡張機能といった、開発に必要な拡張機能が用意されている。 あわせて、Debugpyでは「引数付きPythonファイル」の設定が提供されるようになり、Pythonファイルを実行するた

Snowflakeのデータに対して探索的データ分析をしたい！SnowsightのチャートとAmazon SageMaker Studioの例 Snowflakeに格納したデータに対する探索的データ分析（EDA）ツールの例として、Snowsightのチャート（ダッシュボード・ワークシート）とAmazon SageMaker Studioのご紹介です。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 Snowflakeに格納したデータを使って機械学習モデルを構築したい際に、最初のステップとして探索的データ分析（Exploratory data analysis、以降EDA）をどこでするとよいかを検討する機会がありました。 Snowflakeが公開している情報を確認しつつ、私がよく利用するSnowsightのチャートとAmazon SageMaker Studioの例をご紹介します。

こんにちは、igaです。 台風が接近していて、外出の予定と重ならないかドキドキしています。 今回は、Azure OpenAI Service（以下、Azure OpenAIと記載します）で7月から利用できるようになった「Function calling」を試してみます。 Function callingとは、実行可能な関数を予め定義しておき、自然言語から実行すべき関数と引数を特定してくれる機能です。 OpenAIのAPIで、6月にリリースされた機能ですが、それがAzure OpenAIでも利用できるようになりました。 この機能のポイントは、「関数を呼び出す」ことではなく、「呼び出す関数（とその引数）を特定してくれる」ことにあります。 （名前が「Function calling」なのに、ややこしいですね） Azure OpenAIの利用開始方法とAPIの呼び出し方については、前回の記事を参考

はじめに TuringのBrain Research teamで頑張ってる井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは完全自動運転の開発を目指しており、その実現のためには賢い頭が必要だと考えています。その方法の一つとして、近年の大規模言語モデル（LLM）に見られるような文脈理解力をうまく取り入れられないかと考えており、LLMとVisionの情報をかけ合わせたモデルに注目して研究を行っています。自動運転とVision and languageモデルについては、ぜひこちらの記事を読んでみてください。 今回の記事は2023年7月に開催されたABCI LLMハッカソンで取り組んだときに開発していたGIT-LLMというモデルの開発について解説する記事となっています。途中のコードの解説部分などは少し退屈に感じるかもしれませんので、その場合はぜひ結果のパートだけでも見てみてください。いろい

Stability AI Japan は70億パラメータの日本語向け汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」及び、指示応答言語モデル「Japanese StableLM Instruct Alpha 7B」を一般公開しました（略して「JSLM」)。これらのモデル はベンチマークスイート「lm-evaluation-harness」による複数の日本語タスクを用いた性能評価において、一般公開されている日本語向けモデルで最高の性能を発揮しています。 汎用言語モデル「Japanese StableLM Base Alpha 7B」「Japanese StableLM Base Alpha 7B」はウェブを中心とした大規模なデータを用いてテキスト生成を学習したモデルです。学習データは主に日本語と英語で、それに加えソースコードが約2%含まれています。学習データに

Dockerは2023年7月11日（米国時間）、画像生成AI「Stable Diffusion」の実行環境を容易に構築する方法として「Docker Desktop for Windows」および「Windows Subsystem for Linux 2（WSL2）」を活用した手順を解説した。 Stable Diffusionは、プロンプトと呼ばれるテキストから高解像度画像を生成する能力によって、クリエイティブなデザイン、ビジュアルストーリーテリング、コンテンツ生成などさまざまな分野で新たな可能性を開くものとして注目を集めている。Stable Diffusionはオープンソースであり、多くの研究者や開発者にとって、頼りになるツールの1つとなっている。 Stable Diffusionの環境構築にDocker Desktopを利用するメリットは？ 関連記事 誰もが知っておくべき画像生成AI「

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 中国の上海交通大学やMeta AIなどに所属する研究者らが発表した論文「FacTool: Factuality Detection in Generative AI ? A Tool Augmented Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios」は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）が生成したテキストの事実誤認を検出するためのフレームワークを提案した研究報告である。「知識ベースのQ」「コード生成」「数学の問題解決」「科学文献のレビュー執筆」の4つのタスクをサポートして

ChatGPTの登場からしばらくたち、チャットAIをサービスに組み込んで提供する企業が増えてきた。一方で、チャットAIを狙うサイバー攻撃手法も考えられている。NRIセキュアテクノロジーズは8月9日に開催したメディア向け発表会で、「プロンプトインジェクション」の手口について解説した。 ChatGPTをはじめとするチャットAIは、ユーザーが与えるプロンプト（指示）を受けて応答する。これまでもチャットbotと呼ばれるシステムはあったが、チャットAIはやりとりの自由度が特長だ。 チャットAIをサービスとして提供する場合に、提供側が設定するプロンプトを「マスタープロンプト」と呼び、ユーザー側が入力する指示を「ユーザープロンプト」という。マスタープロンプトでは「違法、非倫理的な質問には答えないようにして」など、チャットAIの挙動を指定する。 このユーザープロンプトを調整して、チャットAIに提供側が意図

Run fast, low-latency inference tasks Use curated, pre-trained, and verified machine learning models or, train and upload your own with Constellation. See it in action in the following demos.

チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか？質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」（GPTベストプラクティス）に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices（英文） 1．明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米カーネギーメロン大学などに所属する研究者らが発表した論文「Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）が有害なコンテンツを生成しない仕組みを無効にする手法を提案した研究報告である。入力プロンプトの語彙に敵対的フレーズを入力するだけで解除可能だという。 ChatGPT、Bard、ClaudeなどのLLMは、ユーザーの質問に対する回答で有害なコンテンツ（例：爆弾の作り方やIDの盗み方、人種差別的なジョーク、詐欺

ローマ・カトリック教会のフランシスコ教皇は8日、人工知能（AI）による社会への影響が「急速に拡大している」との認識を示し、AIは「人類に奉仕する」ように使わなければならないと訴えた。 2024年の「世界平和の日」のテーマを発表したローマ教皇庁（バチカン）の声明のなかで述べた。来年のテーマは「人工知能と平和」と決まった。 教皇はAIには「破壊的な可能性と両義的な効果」があるとし、この新しい技術についての「開かれた対話」を呼びかけた。「争いや反目」を助長しないよう、AIが責任ある方法で使われるように方向づける「緊急の必要性」があるとも指摘した。 そのために、AIは教育や法の観点から倫理的に省察する必要があるとした。AIの発展は「最も弱い立場に置かれ、排除された人々」を犠牲にするものであってはならないとも強調した。 86歳になるフランシスコ教皇は過去に、コンピューターの使い方は知らないと明かして

NTTデータは農産物の直売所に向け、新鮮な野菜の値付けを自動でこなすサービスを広げる。人工知能（AI）が天候や販売実績などから、おおむね誤差10%以内で客数を予測する。農家のスマートフォンなどに適切な出荷量や価格を示し、欠品や廃棄を減らす。農家が自由に価格を決められる「1兆円市場」の直売所を活性化して、担い手が足りない農業の収益向上につなげる。農家スマホに届く適切な価格・出荷量「明日はプチト

キューベック、心不全治療を提案する「AIプログラム医療機器」開発を加速ゼロイチキャピタルから4,000万円の資金調達。心不全患者が激増する「心不全パンデミック」に備え、国立循環器病研究センター他と共同研究 株式会社Cubec（よみ：キューベック、本社：兵庫県神戸市東灘区、代表取締役CEO：奥井 伸輔）は、会社設立後初の報道発表として、「AIを活用した心不全診療支援プログラム医療機器」（以下、本サービス）の開発を進めていることをお知らせいたします。本事業は国立循環器病研究センターをリーダーとし、琉球大学、帝京大学、名古屋大学医学部附属病院、九州大学病院、株式会社Cubecの共同研究として進めているもので、Cubecは事業の開発・実用化・普及を担当します。本サービスは心不全の治療に特化し、一人ひとりの患者に対してリスク判定と治療案までを提示するAIプログラムです。 このたび、本サービスの開発を

【この記事のポイント】・米国企業や個人の対中投資を広範に制限へ・半導体・量子・AI分野で軍事転用封じる狙い・米国の対中規制一段と。資金の流れにも網【ワシントン=飛田臨太郎】米政府は9日、米国の企業・個人による中国への投資を規制する新制度を導入すると発表した。先端半導体や人工知能（AI）、量子技術を対象にする。政府に届け出を義務付け、中国の軍事開発などに結びつく案件は禁じる。米国の対中規制がモノだ

米ロサンジェルスで開催中のコンピュータグラフィックス国際会議SIGGRAPH 2023で8月8日、NVIDIAのジェンスン・ファンCEOが基調講演を行いました。新しいGPUアーキテクチャの発表こそなかったものの、いくつかの重要なアナウンスがありました。 その一つが、Hugging Faceとの提携。 Hugging Faceといえば、画像生成AIから大規模言語モデル（LLM）まで、さまざまなAIモデルのリポジトリとして使われている、生成AIに関わっている人なら必ずお世話になっているサービスです。 NVIDIAはこの発表を、「NVIDIAとHuggung Faceはパートナーシップを結び、生成AIスーパーコンピューティングを数百万もの開発者に提供し、LLMをはじめとする先進のAIアプリケーション開発に資する」と説明しています。 具体的には、NVIDIAのクラウドAIスーパーコンピューティング

ＣｏｅＦｏｎｔ（コエフォント）のサービスイメージ。入力した文字をＡＩで生成されたナレーターや声優の音声で読み上げることができる チャットＧＰＴに代表される文章や画像などを自動でつくる生成人工知能（ＡＩ）が急速に進化する中、最近注目が集まっているのが人間の声を自然に再現する音声生成ＡＩだ。７月１４日にはＡＩによって声優の仕事が奪われるなどとして全米の映画俳優組合がストライキを実施。日本の有名声優がＡＩの進化を脅威ととらえる考えを表明したことも話題となった。生成ＡＩの進化はほかの多くの仕事と同様に、声優やアナウンサーなど〝声の専門職〟からも仕事を奪うことになるのだろうか。 「制作側はわれわれの懸念に向き合ってさえいない」 米ハリウッドの俳優ら約１６万人が加入する全米映画俳優組合が始めたストライキに参加した俳優のスーザン・サランドンさんはこう語った。組合側は制作者側に対して、ＡＩで生成した俳優の

Zoom Video Communications（以下、Zoom）の最高プロダクト責任者を務めるスミタ・ハシム氏は2023年8月7日、「Zoomの利用規約は、同意なくユーザーコンテンツをAIトレーニングに利用できる」という技術系情報サイトの懸念、議論を巡り、「Zoomのサービス規約と業務慣行はAI機能にどのように適用されるか」と題した記事を公式ブログで公開した。 Zoomは同日、利用規約の「10.4 Customer License Grant」（お客さまのライセンスの付与）の末尾に、「Notwithstanding the above, Zoom will not use audio, video or chat Customer Content to train our artificial intelligence models without your consent.」という文

NIST（米国国立標準技術研究所）は、機械学習を用いて、消防士の異常な心臓リズムを正確に特定する取り組みを2023年7月11日（米国時間）に公式ブログで紹介した。この研究が最終的には、手遅れになる前に医師の診察を受けるよう促すことができるようになることをNISTの研究者たちは期待しているという。 消防士が勤務中に死亡する割合は救急隊員の4倍 全米防火協会によると、2022年には米国で36人の消防士が勤務中に心臓突然死で命を落とした。心臓突然死は、不整脈によって心臓が血液を送り出さなくなることなどで起こる。米国で心臓突然死によって勤務中の消防士が死亡する割合は警察官の2倍、救急隊員の4倍だという。 NISTの研究者であるクリス・ブラウン氏は「毎年、突然の心臓発作は、消防士の命を奪う一番の原因となっている。心臓疾患はまた、キャリアを絶つけがや長期的な障害を引き起こす」と述べる。 異常心電図を約